歐盟執委會(European Commission, EC)於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2021, EIS),其以「整體架構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大評比指標,其下再細分為12個次標和32個子標,次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等;子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標,本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用(Use of information technologies),以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為(1)企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、(2)是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為(1)資源生產力(Resource productivity)、(2)產業排放PM2.5狀況、(3)環境相關技術發展狀況;以上即為今年新增的5項子標。
歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組,2021年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度,且超過25%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等,創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)新興創新者(Emerging Innovators):包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等,為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱,以取代2020年的適度創新者(Modest Innovators),且今年共有7個國家落入第四組,相比2020年的2個國家還要增加許多。
此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域,表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分,以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上,歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析,南韓為創新表現最佳,其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國,但在2020年到2021年之間,美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍,故創新排名從第6進步到第4。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟於去年(2011)3月發布「網路博奕綠皮書(Green paper on on-line gambling)」,針對歐盟在網路博奕所面臨的問題提出解決對策,旨在尋求歐盟境內與網路博奕相關的利益團體支持立法推動。該綠皮書內容,主要包括以下幾項議題: 一、網路博奕服務業者之界定:歐盟內的各成員國間對於網路博奕服務業者的認定,以及發核發執照相關條件仍有分歧,使得部分業者無法在他國營業,故擬透過綠皮書諮詢各國現行制度,以及核發執照的實務,尋求認定服務實體能達一定共識。 二、提升網路博奕的服務:包括更簡易的支付方式(如使用信用卡、電子錢包、現金轉帳、預付卡等),以及提高網路中介服務提供者(ISP或網路資料儲存)的服務品質。 三、公共利益維護:包括消費者保護(如防範賭博成癮),公共秩序維護(防範詐欺、洗錢或其他犯罪)、以及博奕盈餘如何分配在公共利益事項等。 四、取締非法網路博奕服務:由於各成員國對於非法網路博奕業者或因執法不,導致非法的網路博奕服務在歐盟境內仍大行其道。故擬評估成員國執法與跨境合作現況,以及利用網路阻斷非法賭博的成效。 歐盟執委會在綠皮書公布後,利用2011年3月到7月四個月的時間蒐集包括一般公民、公、私博奕經營者,媒體相關業者,網路中介服務提供者(ISP、網路交易系統),體育賽事提供者等各界意見,並舉辦相關研討會,以討論當前歐盟網路博奕的相關問題。 根據最新消息,今年2月27日,歐盟執委會召集歐盟各國網路博奕管理機關以及專家,分就綠皮書、研討會之結論以及彙整而來的諮詢意見(共260份)加以討論。與會的歐洲博奕協會(European Gaming and Betting Association,EGBA)秘書長Sigrid Ligné支持執委會的作法,表示希望儘快推動具歐盟層級的網路博奕規範立法,以保障消費者的權益。歐盟執委會雖欲整合各成員國間有關博奕的法令,惟目前仍有反對聲浪,部分成員國希望能保有自己的網路博奕規範,故本案未來之發展,值得後續密切注意。
Youtube測試影片下載服務,並採創用CC授權模式Youtub宣佈開始測試影片下載服務,未來將朝向提供使用者免費或付費下載Youtube網站上之影片。同時免費提供下載的影片,創作者可選擇五種創用CC(Creative Commons)的授權模式;另一方面,影片所有人可自訂下載影片所應支付的費用,使用者則透過Google 體系的Google Checkout 付費。Youtube在其發表的聲明中指出,因為許多影片創作者希望影片能夠更廣為流傳,因此推出影片下載服務,影片所有人可以選擇影片的創用CC授權模式,使影片下載者在授權範圍內利用所下載的影片內容,促進影片內容的流通。 目前供下載的影片格式為MP4,屬於可普遍流傳播放的格式,可下載的影片在左下角有download連結。在實際應用上,Youtube目前正與Stanford、Duke、UC Berkeley、UCLA等大學透過該站測試免費下載學校報告、研究、演講,使學生或教授在課堂上可以離線使用與教學相關的影片。另外YouTube在My Video工具列中開發”My Purchases”頁面,讓使用者能追蹤他們所下載或想下載的影片。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案,法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。 今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。 另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。